查找共享共同 Voronoi 边界的元素
Find elements that share a common Voronoi boundary
我试图找到 Voronoi 图元素的 'nearest neighbors'，换句话说，共享公共边界的元素。在 R 中是否有实现的方法。我尝试按照此处的示例 (https://flowingdata.com/2016/04/12/voronoi-diagram-and-delaunay-triangulation-in-r/) 并使用 deldir 包来帮助建立边界：
set.seed(369)
x <- rnorm(50, 0, 1.5)
y <- rnorm(50, 0, 1)
library(deldir)
dta <- deldir(x, y)
plot(x, y, type = "n", asp=1)
points(x, y, pch = 20, col = "red", cex = 0.75)
plot(dta, wlines = "tess", wpoints = "none", number = FALSE, add = TRUE, lty = 1)
如何找到公共边界邻居？我有办法找到二级邻居（不共享边界但共享共同邻居的元素）？
部分帮手：
library(sp)
library(rgeos)
library(deldir)
library(hrbrthemes)
library(ggplot2)
我们可以用这个函数把deldir对象变成多边形：
voroni_to_polys <- function(dd) {
vor_desc <- tile.list(dd) # tile.list extracts the polygon data from the deldir computation
# ^^ gets us the points for the polygons but we still have to close them, hence the need for the rbind
lapply(1:(length(vor_desc)), function(i) {
tmp <- cbind(vor_desc[[i]]$x, vor_desc[[i]]$y)
tmp <- rbind(tmp, tmp[1,])
Polygons(list(Polygon(tmp)), ID=i) # now we can make the Polygon(s)
}) -> vor_polygons
# dummy data frame that makes IDs easier
xdf <- data.frame(id=sapply(slot(SpatialPolygons(vor_polygons), 'polygons'), slot, 'ID'))
rownames(xdf) <- xdf$id
SpatialPolygonsDataFrame(SpatialPolygons(vor_polygons), data=xdf)
}
您的数据：
set.seed(369)
data.frame(
x = rnorm(50, 0, 1.5),
y = rnorm(50, 0, 1)
) -> pts_df
dta <- deldir(pts_df$x, pts_df$y)
制作多边形：
vpoly <- voroni_to_polys(dta)
我们需要它来在质心位置显示 ID #：
centers <- gCentroid(vpoly, byid=TRUE)
centers <- as.data.frame(centers)
centers$id <- 1:nrow(centers)
plot_df <- fortify(vpoly)
绘制它以供视觉参考：
ggplot() +
geom_polygon(data=plot_df, aes(long, lat, group=group), color="#2b2b2b", fill="white") +
geom_point(data=pts_df, aes(x, y), color="red") +
geom_text(data=centers, aes(x, y, label=id), color="black", size=2) +
theme_ipsum(grid="")
使用 gTouches() 用于触摸：
gTouches(vpoly, byid=TRUE)
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
## 1 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 2 FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## 19 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 20 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE
## 21 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
## 22 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE
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## 24 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## 26 FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
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## 34 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 35 FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 36 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 37 FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 38 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 39 FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 40 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 41 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## 42 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 43 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 44 FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE
## 45 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
## 46 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 47 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 48 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 49 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## 50 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
您应该能够将其转换为节点对，并针对问题的第二部分使用 n-away 图算法。或者，打开一个新问题。
我试图找到 Voronoi 图元素的 'nearest neighbors'，换句话说，共享公共边界的元素。在 R 中是否有实现的方法。我尝试按照此处的示例 (https://flowingdata.com/2016/04/12/voronoi-diagram-and-delaunay-triangulation-in-r/) 并使用 deldir 包来帮助建立边界：
set.seed(369)
x <- rnorm(50, 0, 1.5)
y <- rnorm(50, 0, 1)
library(deldir)
dta <- deldir(x, y)
plot(x, y, type = "n", asp=1)
points(x, y, pch = 20, col = "red", cex = 0.75)
plot(dta, wlines = "tess", wpoints = "none", number = FALSE, add = TRUE, lty = 1)
如何找到公共边界邻居？我有办法找到二级邻居（不共享边界但共享共同邻居的元素）？
部分帮手：
library(sp)
library(rgeos)
library(deldir)
library(hrbrthemes)
library(ggplot2)
我们可以用这个函数把deldir对象变成多边形：
voroni_to_polys <- function(dd) {
vor_desc <- tile.list(dd) # tile.list extracts the polygon data from the deldir computation
# ^^ gets us the points for the polygons but we still have to close them, hence the need for the rbind
lapply(1:(length(vor_desc)), function(i) {
tmp <- cbind(vor_desc[[i]]$x, vor_desc[[i]]$y)
tmp <- rbind(tmp, tmp[1,])
Polygons(list(Polygon(tmp)), ID=i) # now we can make the Polygon(s)
}) -> vor_polygons
# dummy data frame that makes IDs easier
xdf <- data.frame(id=sapply(slot(SpatialPolygons(vor_polygons), 'polygons'), slot, 'ID'))
rownames(xdf) <- xdf$id
SpatialPolygonsDataFrame(SpatialPolygons(vor_polygons), data=xdf)
}
您的数据：
set.seed(369)
data.frame(
x = rnorm(50, 0, 1.5),
y = rnorm(50, 0, 1)
) -> pts_df
dta <- deldir(pts_df$x, pts_df$y)
制作多边形：
vpoly <- voroni_to_polys(dta)
我们需要它来在质心位置显示 ID #：
centers <- gCentroid(vpoly, byid=TRUE)
centers <- as.data.frame(centers)
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plot_df <- fortify(vpoly)
绘制它以供视觉参考：
ggplot() +
geom_polygon(data=plot_df, aes(long, lat, group=group), color="#2b2b2b", fill="white") +
geom_point(data=pts_df, aes(x, y), color="red") +
geom_text(data=centers, aes(x, y, label=id), color="black", size=2) +
theme_ipsum(grid="")
使用 gTouches() 用于触摸：
gTouches(vpoly, byid=TRUE)
## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
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您应该能够将其转换为节点对，并针对问题的第二部分使用 n-away 图算法。或者，打开一个新问题。